전통적인 사이버 보안에서 침해는 기업 데이터 시스템을 노출, 손상, 심지어는 가둘 수도 있습니다. . 전통적인 데이터 침해는 비용이 많이 들고 기업 IT 시스템을 약화시킬 수 있지만 산업 제어 시스템에 대한 사이버 공격은 미션 크리티컬 데이터 및 운영에 영향을 미칠 수 있습니다. 산업 제어 시스템이 원자력 발전소에서 정유소, 전력망, 공장 및 중장비에 이르기까지 모든 것을 제어한다는 점을 감안할 때 ICS 보안은 매우 중요합니다. IT 시스템은 전통적인 기업 환경에서 소프트웨어의 하드웨어인 반면, 운영 기술(OT)이라고도 하

많은 산업 기업이 스마트 공장 및 기타 디지털 기반 산업 프로젝트를 시작했지만, 자격을 갖춘 직원을 찾기 위해 가장 고군분투합니다. 미국 실업률이 50년 만에 최저치를 기록하면서 전반적으로 인재 공급이 부족합니다. 특히 제조업에서 문제가 심각하다. 전미제조업협회(National Association of Manufacturers)의 4분기 설문조사에 따르면 제조업체의 거의 3분의 2(64%)가 가장 큰 비즈니스 관심사가 자격을 갖춘 근로자를 찾는 것이라고 보고했습니다. 중소 제조업체의 경우 그 수치가 70%를 넘어섰습니다. 현장

많은 산업 기업이 스마트 공장 및 기타 디지털 기반 산업 프로젝트를 시작했지만, 자격을 갖춘 직원을 찾기 위해 가장 고군분투합니다. 미국 실업률이 50년 만에 최저치를 기록하면서 전반적으로 인재 공급이 부족합니다. 특히 제조업에서 문제가 심각하다. 전미제조업협회(National Association of Manufacturers)의 4분기 설문조사에 따르면 제조업체의 거의 3분의 2(64%)가 가장 큰 비즈니스 관심사가 자격을 갖춘 근로자를 찾는 것이라고 보고했습니다. 중소 제조업체의 경우 그 수치가 70%를 넘어섰습니다. 현장

아키텍처를 둘러싼 혼란과 마찬가지로 에지 컴퓨팅에 대한 관심이 계속해서 커지고 있습니다. 인공 지능의 경우에도 상황은 비슷합니다. AI를 엣지로 옮길 가능성은 더 많은 혼란을 야기하는 레시피처럼 들릴 수 있습니다. DUNELM Associates의 관리 파트너인 Martin Davis는 엣지에서 인공 지능을 수행하는 것은 종종 기사에 인용된 이론일 뿐이라고 말했습니다. 그러나 산업 및 기업 조직이 엣지 AI의 개념을 무시하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 딥 러닝 및 컴퓨터 비전과 같은 리소스 집약적 작업은 전통적으로 중앙

산업용 IoT 플랫폼 시장은 아직 미숙하지만 처음부터 플랫폼을 구축하고 있습니다. 또한 일반적으로 좋지 않은 선택입니다. 이 구매자 가이드에서는 다음을 포함하여 IIoT 플랫폼 제품을 설명하는 데 도움이 되는 지침을 제공합니다. IIoT 플랫폼 선택을 위한 팁. 요구사항 체크리스트. 마케팅 과대 광고를 관점에서 보는 방법에 대한 조언. 인공 지능 및 비용 고려 사항. 기타 이 가이드에 액세스하려면 아래에서 등록하십시오.

산업용 사물 인터넷(IoT )가 제공하는 한 가지 두드러진 점은 채택자가 기존 시스템을 포기하도록 강요하지 않는 차세대 솔루션이라는 것입니다. 산업용 IoT는 제조업체가 모니터링 및 유지 관리에 복잡하고 비용이 많이 드는 기존 장비에 새로운 생명을 불어넣을 수 있는 기회를 제공합니다. 여전히 다음과 같은 질문이 남아 있습니다. 산업 IoT의 약속된 경쟁 우위를 극대화할 수 있도록 조직이 기존 시스템을 차세대 시스템에 연결하는 방법은 무엇입니까? 조직은 어떻게 이러한 통합을 다운타임이 거의 또는 전혀 없이 신속하고 비용 효율적으로

IoT와 관련된 가장 일반적인 문제 산업 및 기업 맥락은 인재와 관련이 있습니다. 그 예로는 IT/OT 융합, IoT 및 디지털 혁신 이니셔티브에 대한 경영진의 지원을 얻어야 할 필요성, 사이버 보안 및 데이터 과학과 같은 분야의 숙련된 인력 부족이 있습니다. 재능 도전은 어디에나 있습니다. 평행하고 종종 별개의 주제는 다양성입니다. 문제는 광범위한 기술 및 기술 지향적인 분야에서 특히 심각하지만 산업 전반에 걸쳐 확장됩니다. Sally Lion LLC의 Sally Saba 박사에 따르면 이러한 대화의 흐름을 하나로 묶는 데

산업용 IoT는 여전히 파편화되어 있습니다. 상당수의 공급업체가 IIoT 플랫폼을 제공하지만 이러한 플랫폼의 채택은 대부분 초기 단계에 있습니다. Gartner에 따르면 올해 기준으로 산업체의 약 15%가 온프레미스 IIoT 플랫폼을 구축했습니다. IoT World 기업 및 산업 부문의 광범위한 IoT 시장에 대한 오늘의 연구는 IoT 플랫폼 환경에 대한 좌절감을 반영했습니다. 산업 전반에 걸쳐 응답자의 총 71%가 현재 요구 사항에 이러한 플랫폼을 채택하는 것이 어렵다고 답했습니다. 응답자들이 향후 요구 사항을 수용할 수 있는 플

제조업체가 디지털 기술을 수용해야 할 필요성에 대해 많은 논의가 이루어졌습니다. 경쟁력을 유지하기 위해. 그러나 산업용 사물 인터넷(IIoT) 및 스마트 공장과 같은 개념을 둘러싼 모멘텀은 세계 경제가 냉각되면서 모멘텀을 잃을 위험이 있습니다. 미래의 제조 환경에서 첨단 제조를 제공하는 생태계를 제공하는 국가의 능력은 값싼 노동력에 대한 접근성보다 더 결정적일 것입니다. 국가는 제조업의 미래를 위해 경제를 준비하기 위해 재조정해야 합니다. 이 보고서는 주로 미국과 중국의 초강대국이 이 목표를 달성할 수 있는 능력에 초점을 맞추면서

요즘 대부분의 조직은 변화의 한가운데에 있습니다. 그리고 그들을 이끄는 경영진은 경쟁력을 유지하기 위해 조직의 문화를 재정의해야 한다는 생각에 개방적입니다. 대기업은 더 민첩하고 스타트업처럼 되기를 원하는 반면 스타트업은 비즈니스를 확장하고 더 성숙해지기를 원합니다. 디지털 트랜스포메이션은 전반적으로 공통적인 주제입니다. 추진력이 무엇이든, 주어진 조직이 변화하도록 하는 추진력은 어느 정도 시급한 경향이 있습니다. 결과적으로 비즈니스의 미래 경쟁력을 확보하기 위해 많은 조직에서 디지털 베테랑을 찾습니다. 그들은 전략 수립, 코드

디지털화를 향한 현재 추세에서 제조업체는 점점 더 의존하고 있습니다. 생산 프로세스를 간소화하고 가속화하는 데 도움이 되는 다양한 기술 플랫폼에서 이러한 조직은 인공 지능(AI), 데이터 분석 또는 가상 현실(VR)과 같은 여러 일회용 시스템 및 도구를 배포하는 경우가 많습니다. 그들의 목표 중 하나는 산업용 사물 인터넷(IIoT) 데이터를 더 잘 이해하고 활용하는 것입니다. 그러나 공급업체는 이러한 기술을 개별적으로 판매하고 통합이 부족하기 때문에 회사에서 수집한 정보를 활용할 수 없습니다. 비즈니스 및 IT 리더는 배포 후에야

신차 구매에 어떻게 접근하십니까? 전문적인 리뷰를 읽는 것부터 일상적인 구매자로부터 피드백을 받는 것에 이르기까지 여러 활동이 관련되어 있을 가능성이 있습니다. 프로세스가 무엇이든 방아쇠를 당기기 전에 의심할 여지 없이 차량을 시운전하게 될 것입니다. Industrial Internet Consortium의 리더는 기업 또는 산업 회사가 디지털 혁신 전략을 배포하는 프로세스를 거의 동일한 관점에서 보고 있습니다. 그리고 적절하게도 조직은 산업용 사물 인터넷 기술과 관련된 단기 파일럿을 나타내는 3개의 테스트 드라이브를 도입했습니

독일 다국적 기업 Thyssenkrupp는 다른 많은 유서 깊은 산업 기업과 마찬가지로, 디지털 트랜스포메이션을 진행하고 있습니다. 1999년 철강 생산업체인 Thyssen AG와 Krupp의 합병으로 설립된 이 회사는 현재 엘리베이터로 가장 유명합니다. 그러나 항공 우주 부품에서 충격 흡수 장치에 이르기까지 다양한 제품을 만듭니다. Daniel Kufer는 회사의 42개 사업부에서 디지털 전략을 조정하는 일을 담당하고 있습니다. “매우 광범위한 포트폴리오입니다. 그러나 이 모든 것이 공유된 사명에 의해 한데 모였습니다.라고 I

Avnet IoT 부사장 Lou Lutostanski는 Industrial IoT World 2019에서 올해의 IIoT 리더로 선정되었습니다. Industrial IoT World 2019 IIoT Leader of the Year 상은 탁월한 리더십으로 비즈니스 및 그 이상에서 산업용 IoT를 구현하고 성공시킨 개별 경영진에게 수여됩니다. 이 상은 총 2,000명이 넘는 투표를 통해 글로벌 IIoT 커뮤니티에서 투표했습니다. 최종 명단에는 록히드 마틴(Lockheed Martin), 슈나이더 일렉트릭(Schneider Elec

Hitachi는 필요한 모든 요소를 ​​갖추고 있는 것 같습니다. 산업용 IoT 강국이 될 것입니다. 이 회사는 엔지니어링 및 제조 분야에서 100년 이상의 경험을 보유하고 있습니다. 약 800개 그룹 회사의 제국을 감독하여 광범위한 산업 영역 전문 지식을 제공합니다. Hitachi는 정보 기술 분야에서도 전문성을 보유하고 있습니다. 또한 데이터 저장 및 분석, 이전 사업부인 Hitachi Data Systems 및 Hitachi Insight Group의 운영을 회사가 약 절반에 인수한 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어 회사인 Pen

예측 유지 관리는 모든 제조업체가 원했지만 도구가 없었습니다. 일을 위해. 그러나 그것은 모두 변하고 있으며 오늘날 일어나고 있는 일은 시작에 불과합니다. 데이터를 생성하는 센서부터 AI, 기계 학습 및 CMMS 기능에 이르기까지 산업용 IoT는 크든 작든 모든 제조 시설을 기술 쇼케이스로 만들 수 있는 잠재력을 최대한 실현하고 있습니다. 이 백서는 다음 질문에 대한 통찰력을 제공합니다. 예측 유지보수와 예방 유지보수의 차이점은 무엇인가요? 예측 유지보수의 이점을 정량화할 수 있습니까? 예측 유지보수를 구현하려면 어떤 특수 기능

산업용 IoT(사물 인터넷)의 힘 시장 기회와 잠재적인 운영 개선 사항에 대한 통찰력을 제공하여 제조를 혁신합니다. 그러나 산업용 IoT를 완전히 구현하는 것은 긴 과정이 될 수 있습니다. 이 백서에서는 이러한 플랫폼이 제조업체가 더 적은 리소스로 더 짧은 시간에 산업용 IoT 이니셔티브를 시작하는 데 어떻게 도움이 되는지 자세히 살펴봅니다. 다루는 주제는 다음과 같습니다. 로우 코드 앱이란 정확히 무엇인가요? 로우 코드 앱 개발을 수용하는 것이 산업용 IoT를 발전시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까? 시작하는 방법. 로우

클라우드 컴퓨팅의 부상과 함께 많은 기업에서 데이터를 저장하고 처리하는 것이 더 추상적이 되었습니다. 그러나 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가하여 스토리지에 클라우드를 사용하는 비용이 증가하고 있습니다. 단일 자율주행 차량은 하루에 몇 테라바이트의 데이터를 빠르게 생성할 수 있습니다. 그러나 대시보드 카메라, 고급 운전자 지원 시스템, 차량 대 만물 통신 및 차량 대 만물 통신과 같은 기능의 편재성이 증가함에 따라 현대 자동차 또는 세미트럭 또는 이와 관련된 다른 차량 유형은 엄청난 데이터 볼륨을 생성하기 위해 완전히 자율적일 필요는

클라우드 컴퓨팅의 부상과 함께 많은 기업에서 데이터를 저장하고 처리하는 것이 더 추상적이 되었습니다. 그러나 데이터 볼륨이 폭발적으로 증가하여 스토리지에 클라우드를 사용하는 비용이 증가하고 있습니다. 단일 자율주행 차량은 하루에 몇 테라바이트의 데이터를 빠르게 생성할 수 있습니다. 그러나 대시보드 카메라, 고급 운전자 지원 시스템, 차량 대 만물 통신 및 차량 대 만물 통신과 같은 기능의 편재성이 증가함에 따라 현대 자동차 또는 세미트럭 또는 이와 관련된 다른 차량 유형은 엄청난 데이터 볼륨을 생성하기 위해 완전히 자율적일 필요는

프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)는 먼 길을 왔습니다. PLC 기술은 각 기술 혁신과 함께 발전했으며 컨트롤러의 가상 시뮬레이션, 테스트 및 시운전을 가능하게 하는 데 중요한 역할을 했습니다. 오늘날 PLC와 관련된 연결 유형 및 기능은 한 시설의 벽을 훨씬 뛰어넘습니다. 이 eBook에서는 산업용 사물 인터넷(IoT)의 지속적인 성장이 어떻게 현대 PLC를 통해 새로운 것을 가능하게 하는지 살펴볼 것입니다. 자동화, 데이터 공유 및 오늘날의 최첨단 기술을 사용하여 원활하게 통신할 수 있는 기능은 각각 제조업체가 더 높은 수준의